报告题目：大模型时代的自动化算法设计

报告时间：2026年11月2号上午10点、3号上午10点

报告地点：升华楼107

报告提要：本报告介绍Evolution of Heuristics（EoH）：大语言模型与进化计算融合驱动的自动算法设计方法。该方法将算法本身视为进化对象，利用大语言模型作为变异与交叉算子，在算法空间中自动搜索高性能算法；借助自然语言层面的语义知识，EoH能够在更为广阔的算法空间中发现超越人工设计的策略。EoH 的工作有助于发展用AI自动产生知识的方法和理论。报告将展示EoH的最新研究进展与应用成果，并探讨进化计算与大模型深度融合的未来方向及其应用前景。

专家简介：张青富教授，IEEE Fellow，现任香港城市大学计算机科学系计算智能讲座教授，教育部长江学者计划海外讲座教授、国家高层次人才计划入选者。他的研究领域包括进化计算、经典优化与启发式方法的融合、多目标优化与决策、机器学习、AI赋能算法设计及应用。他的主要学术成果包括：（1）基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）框架：这是进化计算领域引用量最高、被研究最广泛的算法框架之一。该框架改变了多目标进化计算的研究范式，催生了大量变体与扩展算法，现已成为多目标优化的基础方法论。目前该方法已写入专业教科书，在全球多所高校的研究生课程中讲授，并在诸多工程领域得到应用。（2）基于概率分布模型与统计学习的群体优化方法及理论：他提出的正交遗传算法、RM-MEDA、PSL，已经成为该领域的主流常用方法。（3）启发式演化（EoH）系统：EoH将大语言模型与演化算法有机结合，实现算法思路与代码的自动化迭代演化，是这个新兴方向上具有开创性的工作。张青富教授连续9次入选全球“高被引科学家”，荣获IEEE进化计算先驱奖。